Les informations FTIR, ATR-FTIR et UV de six origines différentes du Renlou dans les provinces du Yunnan et du Guizhou ont été déterminées. Les données spectrales ATR-FTIR ont été corrigées (ATR-FTIR-A) et prétraitées par dérivée première (FD), dérivée seconde (SD), et variable normale standard (SNV). En combinant l’analyse discriminante par moindres carrés partiels (PLS-DA) et la machine à vecteurs de support (SVM), des modèles de classification fusionnant données spectrales simples et données de bas niveau ont été construits. Les résultats montrent que les informations spectrales ATR-FTIR corrigées (ATR-FTIR-A) concordent essentiellement avec celles obtenues par la méthode de compression KBr ; la dérivée seconde des spectres UV améliore la résolution par rapport aux spectres originaux ; les modèles PLS-DA et SVM fusionnant données ATR-FTIR-A simples et ATR-FTIR-A-UV donnent les meilleures performances avec une précision de prédiction de 100,00 %. Les modèles d’identification des origines basés sur PLS-DA ou SVM avec ATR-FTIR-A présentent un taux de classification élevé, sont simples, efficaces et précis pour une application en production réelle, tandis que l’utilisation du modèle ATR-FTIR-A-UV renforce la stabilité du modèle.

Renlou; spectroscopie infrarouge à transformée de Fourier en atténuation de réflexion totale; analyse discriminante par moindres carrés partiels; machine à vecteurs de support; identification d'origine